L'IA révolutionne les prévisions météorologiques : des prévisions plus précises pour les conditions météorologiques extrêmes !

L'IA révolutionne les prévisions météorologiques : des prévisions plus précises pour les conditions météorologiques extrêmes !

L'hiver en Allemagne montre cette année son côté capricieux : neige, glace, pluie et soleil se succèdent rapidement. Des conditions aussi changeantes conduisent souvent à des critiques à l’égard des applications météorologiques et de leurs prévisions. Mais le chef du centre de prévision et de conseil du service météorologique allemand, Franz Molé, souligne que le taux d'exactitude des prévisions est assez élevé. La base est l’analyse de grandes quantités de données provenant des données sur la foudre, des satellites et des radars de précipitations. L'atmosphère est scannée en trois dimensions à une vitesse impressionnante toutes les cinq minutes, permettant des prévisions précises à court terme.

La technologie de prévision immédiate permet de surveiller les orages en temps réel, comme le montre l'application d'alerte météo du service météorologique allemand. La prévision reste particulièrement difficile pour les phénomènes de petite échelle ou de courte durée, tels que le verglas ou les orages spontanés. Les modèles haute résolution sont demandés ici, mais échouent souvent en raison de la capacité de calcul disponible. En fait, une augmentation des événements extrêmes dus au changement climatique devient de plus en plus évidente, ce qui signifie que les températures record en Allemagne pourraient à l'avenir atteindre jusqu'à 45 degrés.

L'intelligence artificielle dans le système météo

L’intelligence artificielle (IA) constitue un espoir pour améliorer les prévisions météorologiques. Celui-ci peut fonctionner à une vitesse 10 000 fois plus rapide que les modèles numériques conventionnels. Cependant, cela ne nécessite pas d’image physique des processus. La combinaison souhaitée de modèles basés sur la physique et d’IA devrait améliorer considérablement les prévisions. Une avancée notable est le nouveau modèle météorologique IA du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), qui dépasse les prévisions précédentes. Les services météorologiques du monde entier peuvent utiliser cette méthode pour prédire plus précisément des événements extrêmes tels que de fortes pluies ou des ouragans.

Le modèle d'IA, connu sous le nom d'AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System), fournit des résultats jusqu'à 20 % plus précis en moyenne. Dans certains scénarios, l’amélioration peut même atteindre 40 pour cent. Il est intéressant de noter que le modèle réduit la consommation d’énergie de 1 000 fois et calcule les prévisions dix fois plus rapidement. À l’avenir, les services météorologiques pourront utiliser de nouvelles données pour leurs prévisions et alertes, ce qui bénéficiera grandement au grand public.

Un regard sur l’avenir de la recherche sur le climat

Des technologies telles que Google DeepMind et OpenAI développent les derniers modèles d’IA qui prédisent plus précisément les événements météorologiques extrêmes et détectent les modèles de CO₂. Ces modèles apprennent continuellement de nouveaux ensembles de données et peuvent identifier des augmentations inattendues des émissions de CO₂. Un système européen d’alerte précoce a déjà démontré son succès dans la prévision des catastrophes météorologiques avec une précision de plus de 90 pour cent. Il est clair que l’IA a le potentiel de révolutionner fondamentalement la recherche sur le climat.

Cependant, pour exploiter pleinement le potentiel de ces nouvelles technologies, certaines questions éthiques doivent être abordées. L’accès aux données climatiques et le contrôle des modèles d’IA doivent être rendus transparents pour éviter les inégalités dans la recherche climatique. L’élaboration de règles claires pour l’utilisation de l’IA dans la recherche sur le climat est considérée comme urgente, d’autant plus que ces modèles pourraient également influencer les décisions politiques.

Les progrès en matière de prévision météorologique et de recherche sur le climat semblent prometteurs, mais le défi consiste à utiliser ces technologies avec le sens des responsabilités nécessaire et à inclure tous les groupes sociaux. Une attention particulière doit également être accordée à la traçabilité des décisions et des distorsions des données afin de garantir une application juste et précise.